Количественные методы анализа данных
Вид работы:
Практическая работа
Дисциплина:
Дата добавления:
ВУЗ:
Город, год:
Москва 2017
Уникальность:
99 % по системе eTXT (метод - Экспресс)
Скачать:
Для скачивания необходимо зарегистрироваться и оплатить файл.


Введение 3
I. Расчет и анализ абсолютных, относительных и средних показателей временного ряда 6
II. Определение наличия основной тенденции развития в исследуемом ряду на основе кумулятивного Т-критерия 10
III. Определение вида тенденции (средней и дисперсии) в исследуемом ряду динамики методом сравнения средних уровней временного ряда и методом Фостера-Стюарта 12
IV. Определение вида тенденции методом скользящей средней 17
V. Определение аналитической формы выражения основной тенденции исследуемого ряда динамики (прямая и парабола второго порядка) 19
VI. Поверка правильности выбранного уравнения тренда на основе средней квадратической ошибки и дисперсионного анализа 22
VII. Определение наличия случайного компонента в исследуемом временном ряду 27
VIII. Проверка временного ряда на наличие автокорреляции в уровнях на основе коэффициента автокорреляции 30
IX. Проверка временного ряда на наличие автокорреляции в уровнях и остатках на основе статистики Дарбина-Уотсона 32
X. Построение прогноза 35
XI. Показатели точности и надежности прогнозов 44
Заключение 50

Целью данного курсового проекта является практическое освоение количественных методов анализа данных.
Для достижения заданной цели поставлены следующие задачи:
1. Рассчитать и проанализировать абсолютные, относительные и средние показатели динамики;
2. Определить наличие основной тенденции развития в исследуемом ряду на основе Кумулятивного Т-критерия;
3. Определить вид тенденции (средней и дисперсии) в исследуемом ряду динамики методом сравнения средних уровней временного ряда и методом Фостера-Стюарта;
4. Определить вид тенденции методом скользящей средней;
5. Определить аналитическую форму выражения основной тенденции исследуемого ряда динамики;
6. Проверить правильность выбранного уравнения тренда на основе;
7. Определить наличие случайного компонента в исследуемом временном ряду на основе критериев;
8. Проверить временной ряд на наличие автокорреляции в уровнях на основе коэффициента автокорреляции;
9. Проверить временной ряд на наличие автокорреляции в уровнях и остатках на основе статистики Дарбина-Уотсона;
10. Построить прогноз методами;
11. Обосновать выбор метода прогнозирования, предварительно проверив предпосылки его реализации;
12. Произвести оценку точности модели прогноза методом среднего абсолютного прироста на основе.
Для осуществления анализа был взят интервальный ряд, показывающий динамику числа реализованных населению турпакетов в Российской Федерации в период с 2005 по 2016 гг. (табл. 1)

+ ФАЙЛ с расчетами в EXCEL! 
Тэги: Практические по Статистике


Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Аккаунт
Работа для авторов
Форма оплаты услуг сайта
В данной форме не допускается оплата покупок работ авторов! Инструкция по оплате

После оплаты обязательно написать сюда, чтобы сообщить об оплате и указать ссылку/ки на ваши работы, которые необходимо зафиксировать или обновить дату.
Авторам
  • Правила для авторов
  • Правила размещения работ
  • Добавить новый файл
  • Услуги сайта

  • Индекс цитирования.
    Полезное

    Яндекс.Метрика